社會統計分析方法：SPSS軟件應用（第二版） pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

簡體網頁||繁體網頁

☆☆☆☆☆

郭誌剛 編

圖書標籤:

• 社會統計
• SPSS
• 統計分析
• 數據分析
• SPSS軟件
• 社會科學
• 研究方法
• 統計學
• 應用統計
• 第二版

齣版社： 中國人民大學齣版社

ISBN：9787300206769

版次：2

商品編碼：11617062

包裝：平裝

叢書名： 新編21世紀社會學係列教材

開本：16開

齣版時間：2015-02-01

用紙：膠版紙

頁數：500

內容簡介

　　　　《社會統計分析方法：SPSS軟件應用（第二版）》為適應計算機及其軟件的普及應用，將多種多元統計分析方法與廣為流行的SPSS軟件的應用結閤起來加以介紹。通過對每種方法的原理討論和具體案例的分析示範，展示瞭不同統計方法的特點、應用條件與實際分析的操作步驟。　　《社會統計分析方法：SPSS軟件應用（第二版）》在其第一版基礎上進行瞭內容修訂和擴展。新增部分包括：用SPSS做基礎統計分析的簡介;在logistic迴歸部分增加瞭序次迴歸和多分類迴歸的介紹;在對數綫性模型部分增加瞭對不同模型的假設檢驗;在事件史分析部分增加瞭將動態自變量納入分析的介紹;將結構方程模型的例題示範改為SPSS現在套用的AMOS軟件;另外還增加瞭對計數因變量進行泊鬆迴歸的全新一章。

作者簡介

　　郭誌剛，北京大學社會學係教授，博士生導師，北京大學長江學者特聘教授。國傢衛計委公共政策專傢谘詢委員會專傢委員，第六次全國人口普查專傢谘詢組成員，北京市人口學會會長。主要研究領域:人口學、社會學、調查與統計方法。主要代錶作有:《社會調查研究的量化方法》、《當代中國人口發展與傢庭戶的變遷》、《Logistic迴歸模型:方法與應用》、《中國的低生育水平與被忽略的人口風險》、《中國的低生育率與人口可持續發展》等。統計方法類的譯著有:《應用STATA做統計分析》、《分層綫性模型:應用與數據分析方法》和《傾嚮值分析:統計方法與應用》。

前言/序言

　　本書是一本集社會科學多元統計方法及相應SPSS統計軟件應用的教材。　　科學的性質要求一個完整的研究必須理論聯係實際，能夠比較準確地刻畫事物的現狀，把握它的內在規律，並力圖能夠預測它的發展趨勢。長期以來，社會科學研究由於其研究對象的復雜性以及量化分析水平很低，總是較多地依賴於概念定義和邏輯推理，處於單純思辨的範圍中，很少具有經驗（實證）研究的性質。因此，總是有很多人並不將其作為科學來對待。　　社會科學研究的這種特徵是由三方麵影響所緻。第一，從測量角度而言，社會科學的概念十分抽象，難以量化，而實際觀測和數據收集所涉及範圍很大，因此實際觀測數據不易得到。第二，由於社會科學的變量幾乎都是隨機變量，描述它們之間的關係很難用一般數學方法，而必須應用概率統計方法。第三，數據規模較大和必須應用概率統計方法，導緻研究分析時涉及大量復雜的計算工作。應該說，這些方麵相互影響製約，使得理論聯係實際本身有較大難度。　　本書集中介紹瞭13種社會科學研究的高級統計方法，包括：迴歸分析、因子分析、聚類分析、通徑分析、logistic迴歸、泊鬆迴歸、對數綫性模型、多元方差分析、鑒彆分析、典型相關分析、結構方程模型、事件史分析、對應分析。　　這些方法在近年來國際社會科學研究文獻中經常得到使用，已經達到十分普及的程度。換句話說，這些方法已經相對成熟，並且已經配有計算機軟件，所以能夠得到迅速普及。本書作者希望能夠幫助讀者瞭解這些方法的用途、原理、條件、操作和統計結果的理解和應用，使讀者不僅能夠更好地理解關於這些方法的有關文獻資料，而且能夠自己運用這些方法來開展研究。　　本書所介紹的這些統計方法並不十分神秘。隻要具有一定統計基礎的讀者，不難通過本書的介紹瞭解它們的用途和基本原理。本書並沒有太多的深奧煩瑣的數學證明，一些公式推導的目的也並不在於證明這些方法，而主要服務於揭示統計指標之間的內在聯係。即使讀者在學習時忽略這些公式推導，也並不影響其對於整個方法的理解和應用。特彆是由於本書中介紹的所有方法都伴以SPSS軟件的操作應用，讀者能夠很容易復製例題的統計結果，按照例題背景情況理解它們的實際意義，並進一步發揮自己的主觀能動性將這些方法應用於自己的研究中去。　　SPSS是發展較早、應用非常普遍的社會統計軟件包。它具有十分強大的數據處理、統計分析功能，同時又具有易學、易用的特點。因此，本書所介紹的高級統計方法將以SPSSforWindows第13版及其他更新版本作為應用軟件。

《社會統計分析方法：SPSS軟件應用（第二版）》圖書簡介 本書旨在為讀者提供一套係統、實用且易於掌握的社會統計分析方法，並結閤當前應用廣泛的SPSS統計軟件，幫助讀者深入理解和應用社會科學研究中的統計技術。本書不僅涵蓋瞭社會統計學的基礎理論，更注重實際操作技巧，力求使讀者能夠獨立完成從數據錄入、清理到統計分析、結果解釋的全過程。 本書內容特色： 理論與實踐的深度融閤： 本書將抽象的統計理論與具體的SPSS軟件操作緊密結閤。在介紹每一種統計方法時，我們會首先闡述其背後的邏輯原理、適用條件以及統計假設，確保讀者知其然，更知其所以然。隨後，我們將詳細展示如何在SPSS中實現該方法的具體操作步驟，包括數據文件的準備、菜單選項的選擇、參數的設置以及結果輸齣的解讀。這種“先理解後操作”的模式，能夠幫助讀者建立紮實的統計分析基礎，避免“知其然而不知其所以然”的局麵。 內容循序漸進，由淺入深： 本書的章節安排遵循瞭從基礎到高級的邏輯順序。我們將從最基礎的數據類型、描述性統計量入手，逐步過渡到推斷性統計中的常用方法，如t檢驗、方差分析、卡方檢驗等。在此基礎上，本書還將深入探討相關分析、迴歸分析（包括簡單綫性迴歸、多元綫性迴歸）等更為復雜的統計模型。對於研究設計中常見的實驗和準實驗設計，本書也提供瞭相應的統計分析方法。同時，針對一些讀者可能感興趣的進階話題，如因子分析、聚類分析等，本書也會有所介紹，為讀者後續深入學習打下基礎。 SPSS軟件操作的全麵覆蓋： 本書以SPSS為主要操作平颱，對SPSS軟件在統計分析中的應用進行瞭詳盡的闡述。從SPSS界麵的介紹、數據視圖與變量視圖的操作，到數據篩選、重編碼、變量閤並等數據預處理技巧，再到各種統計圖錶的製作，本書都力求詳盡。對於每一種統計方法的SPSS操作，本書都會提供清晰的截圖和詳細的步驟說明，即使是SPSS初學者，也能輕鬆跟隨指導完成操作。同時，本書也會介紹一些SPSS的高級功能和自定義選項，幫助讀者更有效地利用軟件。 豐富的案例研究與數據分析實踐： 為瞭讓讀者更好地理解統計方法的應用，本書在每一章節都精心設計瞭貼閤社會科學研究實際的案例。這些案例涵蓋瞭社會學、心理學、教育學、傳播學、政治學等多個學科領域，力求反映真實的研究情境。通過對這些案例數據的分析，讀者可以直觀地感受到不同統計方法在解決實際研究問題中的作用。本書還將提供配套的練習題和數據文件，鼓勵讀者動手實踐，鞏固所學知識。 結果解讀與報告撰寫的指導： 統計分析的最終目的是為瞭解釋數據背後的意義，並將其轉化為有說服力的研究結論。本書不僅關注統計結果的生成，更強調對這些結果的深入解讀。我們將指導讀者如何理解SPSS輸齣的各項統計指標（如p值、置信區間、迴歸係數、F值、R方等），如何判斷統計方法的適用性，以及如何根據分析結果撰寫規範的研究報告。本書將提供撰寫統計分析部分的範例，幫助讀者掌握研究成果的有效錶達。 適閤的目標讀者： 本書適閤所有對社會科學研究感興趣的學生、研究人員、教師以及相關領域的從業者。無論您是初次接觸社會統計分析，還是希望提升SPSS軟件的應用能力，本書都能為您提供有價值的指導。對於社會學、心理學、教育學、經濟學、政治學、傳播學等專業的本科生、研究生以及需要運用統計方法進行研究的博士生而言，本書將是您必備的學習參考書。 本書的主要內容模塊： 1. 引言與基礎概念： 介紹社會統計學的基本概念、研究方法與統計在社會科學中的重要性，以及SPSS軟件的概述和基本操作。 2. 數據管理與描述性統計： 學習如何錄入、管理、清理數據，以及計算和解釋均值、中位數、標準差、頻率分布等描述性統計量。 3. 圖錶展示： 掌握SPSS中各種常用圖錶的繪製，如柱狀圖、餅圖、摺綫圖、散點圖等，以及如何選擇閤適的圖錶來可視化數據。 4. 抽樣分布與統計推斷基礎： 講解中心極限定理、參數估計、假設檢驗的基本原理。 5. 一組樣本的推斷： 學習如何進行單樣本t檢驗，以及對比例進行推斷。 6. 兩組獨立樣本的推斷： 掌握獨立樣本t檢驗，用於比較兩組獨立樣本的均值差異。 7. 配對樣本的推斷： 學習配對樣本t檢驗，用於比較同一組樣本在不同時間點或不同條件下的均值差異。 8. 多組獨立樣本的比較： 介紹方差分析（ANOVA），用於比較三個或更多組獨立樣本的均值差異。 9. 分類變量的關聯性分析： 講解卡方檢驗，用於分析兩個分類變量之間的關聯性。 10. 相關分析： 介紹Pearson相關係數和Spearman相關係數，用於衡量兩個連續變量或等級變量之間的綫性關係強度和方嚮。 11. 簡單綫性迴歸： 學習如何建立簡單綫性迴歸模型，預測一個因變量與一個自變量的關係。 12. 多元綫性迴歸： 深入探討多元綫性迴歸，分析多個自變量對因變量的共同影響。 13. 其他迴歸模型（選講）： 根據需要，可能簡要介紹邏輯迴歸等。 14. 研究設計與統計方法選擇： 結閤不同的研究設計（如調查研究、實驗研究），指導讀者選擇閤適的統計分析方法。 15. SPSS軟件的高級應用與技巧： 介紹數據轉換、宏命令等SPSS的進階功能，以及如何解決常見的數據分析問題。 16. 研究報告的撰寫： 指導讀者如何清晰、規範地撰寫社會統計分析的研究報告。 通過本書的學習，讀者將能夠熟練運用SPSS軟件進行社會統計分析，並能夠自信地解讀和報告研究結果，為您的社會科學研究之路奠定堅實的基礎。

評分☆☆☆☆☆

這本《社會統計分析方法：SPSS軟件應用（第二版）》在處理中級統計方法時，展現齣瞭卓越的清晰度和實用性。我尤其被其在多變量分析部分的處理方式所打動。比如，在講解因子分析時，它並沒有直接呈現復雜的因子載荷矩陣，而是先從“降維”和“識彆潛在結構”的邏輯齣發，解釋瞭為什麼我們需要進行因子分析，以及它能夠幫助我們解決什麼樣的問題。然後，作者纔逐步引導讀者如何在SPSS中進行數據準備、選擇分析方法、指定變量，並最終解讀因子得分和因子載荷。書中的案例選取得非常貼切，例如，它利用一個包含多個測量項目（如對社會公平、政治參與、文化認同等）的問捲數據，演示瞭如何通過因子分析提取齣幾個核心的社會維度。這種將抽象統計概念與具體社會研究情境相結閤的講解方式，極大地降低瞭理解難度，也讓我切實感受到瞭SPSS在探索數據潛在結構方麵的強大能力。 書中對於聚類分析的講解也同樣令人印象深刻。聚類分析常常被用於識彆社會群體、劃分社會階層等研究中。作者在介紹聚類分析時，詳細闡述瞭層次聚類和非層次聚類（K-means）的區彆和適用場景，並提供瞭如何在SPSS中實現這兩種方法的詳細步驟。它還強調瞭在聚類分析中，如何選擇閤適的距離度量方法以及如何解釋聚類結果，例如，通過繪製樹狀圖來觀察不同樣本之間的親疏關係，或者根據聚類中心來描述不同簇的特徵。書中一個關於社會網絡節點分類的案例，讓我清晰地看到瞭如何利用聚類分析來識彆齣具有相似連接模式的個體，從而更深入地理解社會網絡的結構。這種對方法論的細緻剖析，以及對結果解釋的深入指導，使得這本書不僅僅是一個操作指南，更像是一位經驗豐富的導師。

評分☆☆☆☆☆

對於我這樣需要進行復雜數據建模和預測的研究者來說，這本書在高級統計技術方麵的呈現尤為寶貴。它在講解結構方程模型（SEM）時，並沒有讓人感到無從下手。作者首先從“測量模型”和“結構模型”的基本框架入手，清晰地解釋瞭SEM如何整閤因子分析和迴歸分析，以檢驗更復雜的理論假設。我尤其喜歡它在展示SPSS AMOS操作界麵時，那種條理清晰、步步為營的風格。從繪製路徑圖、定義變量，到設置參數、運行模型，每一步都配有詳細的截圖和解釋。它還非常注重對模型擬閤指標的解讀，比如Chi-square、RMSEA、CFI等，以及如何根據這些指標來判斷模型的優劣。書中關於教育公平性影響因素的SEM案例，讓我看到瞭如何在一個模型中同時考察多個潛在變量之間的直接和間接關係，以及如何評估模型的整體擬閤度。 此外，書中對於縱嚮數據分析的講解也為我打開瞭新的思路。在社會科學研究中，很多現象都需要在時間維度上進行考察，而傳統橫截麵數據分析難以捕捉這種動態變化。這本書介紹瞭多層次模型（Multilevel Modeling）等分析方法，用以處理嵌套數據結構（如學生嵌套在班級，班級嵌套在學校）或時間序列數據。作者通過生動的案例，比如考察不同社會經濟背景對學生學業成績在不同時間點的影響，詳細講解瞭如何構建多層次模型，以及如何解讀模型中不同層級的效應。它不僅讓我學會瞭如何運用SPSS來進行這些復雜的分析，更重要的是，它讓我明白瞭這些方法論背後的邏輯，以及它們如何能夠幫助我們更準確地捕捉社會現象的復雜性和動態性。這種深入淺齣的講解，對於我這樣的研究者來說，無疑是巨大的價值。

評分☆☆☆☆☆

這本書最讓我驚喜的是，它在講解SPSS高級統計方法時，並沒有迴避其背後的統計學原理，但同時又足夠“接地氣”，避免瞭讓讀者陷入繁雜的數學推導。舉例來說，在介紹迴歸分析的部分，作者並沒有簡單地給齣公式，而是從“變量之間是否存在綫性關係”這個問題齣發，逐步引入瞭自變量、因變量、迴歸係數、決定係數等概念。更重要的是，它詳細地講解瞭如何解讀SPSS輸齣結果中的各項統計量，以及如何判斷模型的擬閤優度和變量的顯著性。書中提供瞭多個社會學研究的案例，比如分析收入對教育程度的影響，或者考察社會資本對就業狀況的關聯。通過這些案例，我不僅學會瞭如何在SPSS中執行迴歸分析，更重要的是理解瞭這些分析結果在社會學研究中意味著什麼，以及如何根據這些結果來迴答我們的研究問題。這種理論與操作並重的方法，讓我覺得這本書不僅僅是SPSS的使用手冊，更是一本指導我進行社會學定量研究的“方法論”。 書中對於假設檢驗的講解也非常到位。我過去常常在“拒絕原假設”和“接受原假設”之間感到睏惑，總覺得統計顯著性水平（p值）是一個神秘的數字。而這本書通過一係列的統計檢驗案例，比如T檢驗、方差分析等，將假設檢驗的過程可視化，並深入淺齣地解釋瞭p值的含義以及它如何幫助我們做齣決策。它還特彆強調瞭在解釋檢驗結果時要注意的幾個誤區，比如將統計顯著性等同於實際顯著性。這些細緻的提示，對於避免我們在研究中犯下常見的統計錯誤非常有幫助。我記得其中一個案例是關於不同社區居民滿意度是否存在差異，通過ANOVA分析，我們能夠清晰地看到哪些社區的滿意度存在顯著的統計差異，以及這種差異的程度。這讓我對如何運用統計學來驗證社會學理論有瞭更深刻的認識。

評分☆☆☆☆☆

這本書在統計分析的“報告”和“解釋”環節，給予瞭遠超我預期的指導。很多時候，我們能夠跑齣統計結果，但卻不知道如何將其清晰、準確地呈現在研究報告中，更不知道如何進行有深度的解釋。這本書在這方麵提供瞭非常實用的建議。它詳細說明瞭如何在SPSS的圖錶中進行美化，使其更符閤學術報告的要求，例如如何調整坐標軸標簽、圖例、顔色等。在統計錶格的呈現方麵，它也給齣瞭具體的規範，比如如何設置錶頭、列名、腳注，以及如何清晰地標注統計量（如p值、置信區間）和顯著性水平。 更重要的是，它在解釋統計結果時，強調瞭“結閤研究背景”的重要性。它不是簡單地復述SPSS輸齣的數字，而是引導我們思考這些數字在社會學理論層麵意味著什麼。比如，當發現某個變量與因變量之間存在顯著的正相關時，它會引導我們討論這種相關性可能的原因，以及它在理論上的解釋。書中對如何避免過度解釋、如何區分相關與因果等問題也進行瞭深入的探討。一個關於媒體曝光度與公眾意見關係的案例，讓我體會到，即使統計結果顯著，也需要謹慎地進行解釋，並認識到其局限性。這種對研究成果呈現和解釋的細緻指導，極大地提升瞭我撰寫研究報告的信心和能力。

評分☆☆☆☆☆

讓我驚喜的是，這本書在探討一些比較前沿的社會統計分析方法時，也保持瞭其一貫的清晰和實用。例如，在關於“社會網絡分析”的介紹部分，它並沒有停留在概念的闡述，而是詳細講解瞭如何在SPSS中進行一些基礎的網絡分析。它介紹瞭度中心性、接近中心性、中介中心性等核心網絡指標的含義，以及如何利用SPSS生成社會網絡圖，並計算這些指標。 書中一個關於社交媒體用戶互動模式的研究案例，讓我看到如何將社交關係數據導入SPSS，並進行初步的網絡結構分析。它還探討瞭如何將SPSS與其他專業的社會網絡分析軟件（如UCINET、Gephi）進行結閤，以實現更復雜的網絡分析。這種對於跨平颱應用和整閤的提示，對於研究者來說非常有價值。它讓我瞭解到，SPSS雖然不是專門的網絡分析軟件，但它依然可以作為進行初步探索和數據準備的重要工具。這種對研究工具多樣性和協同性的關注，體現瞭本書作者的專業視野和對研究實踐的深刻理解。

評分☆☆☆☆☆

拿到這本《社會統計分析方法：SPSS軟件應用（第二版）》的時候，我其實是抱著一種既期待又有些忐忑的心情。期待是因為我一直對如何從海量數據中挖掘齣有意義的社會洞察充滿興趣，而統計學，尤其是SPSS這樣的實操工具，無疑是其中的關鍵。忐忑則源於我之前接觸統計的經曆，總覺得那些抽象的公式和復雜的步驟離我現實的研究工作有些遙遠，擔心這本書會太過理論化，難以在實際操作中落地。然而，當我真正翻開這本書，並跟隨它的指引一步步進行實踐時，這種忐忑便被一種豁然開朗的喜悅所取代。 書的開篇並沒有直接拋齣復雜的統計模型，而是從最基礎的社會學研究設計齣發，非常耐心地解釋瞭統計分析在整個研究過程中的定位和重要性。它強調瞭理論與實踐的結閤，以及如何將研究問題轉化為可以被統計檢驗的假設。我尤其欣賞它在介紹SPSS界麵和基本操作時那種循序漸進的邏輯。它不是簡單地羅列菜單和按鈕，而是結閤瞭具體的社會學研究案例，讓我們在解決實際問題的過程中學習SPSS的功能。例如，在講解描述性統計時，作者選取瞭一個關於社會信任度的調查數據，通過計算均值、標準差、繪製柱狀圖和餅圖，生動地展示瞭如何概括和呈現樣本的基本特徵。這種“情境化”的學習方式，讓原本枯燥的統計概念變得鮮活起來，也讓我對SPSS這個工具産生瞭初步的親近感。

評分☆☆☆☆☆

這本書在引導讀者建立科學的研究思維方麵，起到瞭非常關鍵的作用。它不僅僅是教授SPSS軟件的使用，更是潛移默化地培養讀者嚴謹的科學態度。在介紹各種統計方法時，作者反復強調瞭“數據驅動”和“理論導嚮”相結閤的重要性。它告誡我們，統計分析不是盲目地嘗試各種方法，而是要從研究問題齣發，選擇最適閤的統計工具來檢驗我們的假設。它還非常注重對統計分析過程中潛在偏見和局限性的討論。比如，在講解抽樣方法時，它詳細闡述瞭不同抽樣方式（如概率抽樣和非概率抽樣）可能帶來的偏差，以及這些偏差如何影響研究結果的普適性。 書中對於“模型誤設”的討論也讓我警醒。它提醒我們，即使一個模型在統計上錶現良好，也可能因為忽略瞭重要的變量，或者選擇瞭錯誤的函數形式，而未能真實地反映社會現象。它鼓勵讀者在分析結束後，不要僅僅滿足於統計的“顯著性”，而是要多問幾個“為什麼”，不斷反思模型的閤理性。這種貫穿全書的對研究方法論的強調，讓這本書遠不止於一本操作手冊，它更像是一本引導讀者走嚮更深層次的科學探究的啓濛讀物，讓我對如何進行真正有價值的社會學研究有瞭更清晰的認識。

評分☆☆☆☆☆

這本書在處理一些社會科學研究中常見但又容易被忽略的統計問題時，錶現齣瞭極大的細緻和周全。我特彆欣賞它在數據預處理和管理方麵的詳盡指導。在開始任何統計分析之前，數據的質量和規範性至關重要，而這本書在這方麵給予瞭我極大的幫助。它詳細講解瞭如何處理缺失值，包括識彆缺失模式、采用不同的填充方法（如均值填充、迴歸填充），並分析這些方法對結果可能造成的影響。此外，它還深入講解瞭異常值檢測與處理，比如利用箱綫圖、Z分數等方法識彆極端值，並討論瞭如何根據情況選擇保留、刪除或轉換異常值。 書中對於變量轉換和重編碼的講解也讓我受益匪淺。在實際研究中，我們常常需要對現有變量進行計算、閤並或分類，以構建新的分析變量。這本書提供瞭多種實現方法，比如對變量進行平方、對數轉換，或者將連續變量劃分為分類變量。它還重點強調瞭在進行變量轉換時，需要注意其對變量分布和統計檢驗可能帶來的影響。一個關於社會經濟地位（SES）的案例，讓我看到瞭如何將收入、教育、職業等多個變量進行綜閤編碼，形成一個更具解釋力的SES指標。這種對數據處理細節的關注，以及對潛在影響的提示，使得這本書不僅僅是一個工具書，更像是一位經驗豐富的研究助手，幫助我們規避常見的陷阱。

評分☆☆☆☆☆

本書在處理一些社會學研究中特有的數據處理和分析挑戰時，展現齣瞭非凡的深度和廣度。我尤其欣賞它對於“訪談轉錄數據量化處理”和“內容分析”的介紹。在許多社會學研究中，定性訪談數據往往承載著豐富的社會信息，但如何將其轉化為可供統計分析的量化指標，一直是一個難題。這本書提供瞭一些創新的思路和方法。它詳細講解瞭如何設計編碼本，如何進行內容編碼，以及如何利用SPSS來統計不同編碼的頻率和關聯性。 書中一個關於城市居民對公共政策看法的研究案例，讓我看到如何將訪談記錄中的觀點進行歸類和量化，從而分析不同人群對同一政策的態度差異。它還介紹瞭如何使用SPSS進行簡單的文本分析，比如詞頻統計和共現分析，以揭示訪談中反復齣現的主題和概念。這種將定性研究與定量分析相結閤的方法，對於我這樣希望在研究中融閤多元數據視角的學者來說，無疑是極具啓發性的。它打破瞭定性與定量之間的壁壘，讓我看到，即使是看似“軟性”的質性數據，也能夠通過恰當的方法，為社會統計分析提供有力的支持。

評分☆☆☆☆☆

這本書最讓我感到欣慰的是，它能夠適時地為初學者提供“定心丸”，同時又能為有一定基礎的研究者提供進階的工具。對於剛剛接觸社會統計分析的學生來說，SPSS的界麵和龐大的功能可能會讓人望而卻步。然而，這本書在開頭部分非常耐心地介紹瞭SPSS的界麵布局、基本菜單和數據輸入方式，並以非常簡單的例子開始，讓讀者能夠快速上手。比如，在介紹變量視圖和數據視圖時，它會詳細解釋兩者之間的區彆和聯係，以及如何進行變量的命名、標簽的設置等。 更重要的是，它並沒有迴避那些可能讓初學者感到睏惑的概念，而是用通俗易懂的語言進行解釋。例如，在講解“數據類型”（如定類、定序、定距、定比）時，它會結閤實際的社會學變量進行舉例，比如“性彆”是定類變量，“教育程度”是定序變量，“收入”是定距變量。這種“由淺入深、循序漸進”的教學方式，極大地降低瞭學習的門檻，讓初學者能夠建立信心，逐步掌握SPSS的使用技巧。即使是我這樣已經有一些SPSS使用經驗的人，在閱讀過程中，也發現瞭一些我之前未曾注意到的高效操作技巧和更深入的分析思路，這讓我覺得這本書的價值是跨越不同水平的學習者的。

評分☆☆☆☆☆

給同事買的，說是沒有發票，不知道怎麼搞的

評分☆☆☆☆☆

實用 絕對不會

評分☆☆☆☆☆

好。。。。。。。。。。。。。。

評分☆☆☆☆☆

速度快

評分☆☆☆☆☆

好。。。。。。。。。。。。。。

評分☆☆☆☆☆

除瞭看書還是不夠，還需要實際去上課操作。

評分☆☆☆☆☆

社會統計分析方法：SPSS軟件應用（第二版）不錯

評分☆☆☆☆☆

還可以吧，配瞭光盤，不過看上去好難的樣子。應該需要統計學基礎吧

評分☆☆☆☆☆

還不錯的吧，期待中。。。。。